2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著顯示技術(shù)的不斷更新,HDR顯示設(shè)備開始進(jìn)行推廣,對于HDR資源特別是動(dòng)態(tài)的高動(dòng)態(tài)范圍(High Dynamic Range,HDR)資源的需求也越來越大,如何高效便捷的獲得 HDR圖像資源正日益成為一個(gè)研究的熱點(diǎn),并仍然是一個(gè)研究的難點(diǎn)。
  為了在進(jìn)行圖像捕獲時(shí)更好地構(gòu)建 HDR圖像以及將現(xiàn)有低動(dòng)態(tài)范圍(Low Dynamic Range,LDR)圖像轉(zhuǎn)換為 HDR圖像,本文首先提出了一種基于光源采樣的單曝光 HDR圖像生成

2、算法。該算法基于人眼視覺系統(tǒng)(Human Visual System, HVS)模型,分別提取出 LDR圖像的亮度分量和色度分量。對 LDR圖像的亮度分量進(jìn)行反色調(diào)映射。然后再對反色調(diào)映射后圖像的高光區(qū)域進(jìn)行采樣,將采樣結(jié)果作為圖像中的光源進(jìn)行擴(kuò)展。在擴(kuò)展過程中為模擬光線散射效應(yīng)及盡可能地保持該區(qū)域的細(xì)節(jié),進(jìn)行高斯濾波和腐蝕操作。最后,在色度分量與亮度分量的圖像融合過程中,對圖像進(jìn)行調(diào)整,進(jìn)一步拉伸圖像暗區(qū)域的對比度,并對暗區(qū)域噪聲起到

3、一定程度的抑制作用。實(shí)驗(yàn)表明,該算法能通過單曝光 LDR圖像生成 HDR圖像,處理效果較好,能滿足實(shí)時(shí)性要求。
  而針對單曝光 LDR圖像細(xì)節(jié)信息不足的問題,本文還提出了一種基于細(xì)節(jié)層分離的單曝光HDR圖像生成算法。該算法結(jié)合HVS模型,將LDR圖像分離出亮度分量和色度分量。對分離出來的亮度分量進(jìn)行伽馬校正,之后再對伽馬校正后的圖像采用濾波操作,進(jìn)行細(xì)節(jié)層分離。然后將分離出來的細(xì)節(jié)層與亮度分量分別進(jìn)行反色調(diào)映射后進(jìn)行融合得到新的

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